Pronóstico Avanzado para Reducir los Costos de Inventario

En el competitivo entorno empresarial de hoy, una gestión eficiente del inventario es un factor estratégico clave para reducir costos y aumentar la satisfacción del cliente. Una de las formas más efectivas de lograr esto es a través de la previsión avanzada.

El Caso de la Previsión Avanzada

El caso de la Previsión Avanzada es convincente. Es un enfoque estratégico que aprovecha las tecnologías y metodologías de vanguardia para predecir tendencias y comportamientos futuros, permitiendo a las empresas tomar decisiones informadas y optimizar sus operaciones.

Las estadísticas forman la columna vertebral de cualquier modelo de previsión. Sin embargo, la previsión avanzada va más allá de los métodos estadísticos tradicionales. Emplea técnicas estadísticas complejas como el análisis multivariante, la inferencia bayesiana y las simulaciones de Monte Carlo. Estas técnicas permiten una comprensión más matizada de los datos, teniendo en cuenta múltiples variables y sus interdependencias.

La analítica avanzada es otro pilar de la previsión avanzada. Implica el uso de algoritmos sofisticados que pueden aprender de los datos, identificar patrones y hacer predicciones. El aprendizaje automático, un subconjunto de la analítica avanzada, permite que los modelos mejoren su precisión con el tiempo, aprendiendo de sus errores y refinando sus predicciones.

Los modelos de grandes datos son fundamentales para el pronóstico avanzado. La llegada de los grandes datos ha proporcionado a las empresas una riqueza de información. El pronóstico avanzado aprovecha estos datos, utilizando modelos de grandes datos para procesar y analizar conjuntos de datos grandes y diversos. Estos modelos pueden manejar datos estructurados y no estructurados, proporcionando una visión más holística de los factores que influyen en las tendencias futuras.

La Inteligencia Artificial (IA) ha revolucionado el pronóstico. Los algoritmos de IA, como las redes neuronales y los modelos de aprendizaje profundo, pueden modelar relaciones complejas y no lineales que los métodos estadísticos tradicionales no pueden. Pueden adaptarse a nuevos datos y condiciones cambiantes, lo que los hace particularmente útiles para el pronóstico en entornos dinámicos e inciertos.

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Los beneficios del pronóstico avanzado son evidentes. Según un estudio de McKinsey que habilita el pronóstico avanzado basado en los impulsores subyacentes de la demanda en lugar de en resultados pasados, mejora la precisión del pronóstico en un 10 al 20 por ciento. Esto se traduce en una posible reducción del 5 por ciento en los costos de inventario y aumentos de ingresos del 2 al 3 por ciento (https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/most-of-ais-business-uses-will-be-in-two-areas).

Estos beneficios subrayan el valor de la previsión avanzada en el panorama empresarial impulsado por datos de hoy. Al aprovechar estadísticas, análisis avanzados, modelos de grandes datos e IA, las empresas no solo pueden predecir el futuro, sino también darle forma.

Estudio de caso: IKEA y la previsión predictiva basada en IA

IKEA, un gigante minorista global, ha desarrollado una herramienta avanzada que mejora significativamente la precisión de su previsión de demanda. Esta herramienta, conocida como "Demand Sensing", utiliza inteligencia artificial y aprovecha tanto datos existentes como nuevos para ofrecer perspectivas de previsión altamente precisas.

Antes de la implementación de Demand Sensing, IKEA enfrentaba desafíos como el exceso de stock o falta de stock, oportunidades de ingresos perdidas y asignación de recursos ineficiente. Estos problemas eran particularmente significativos dada la escala de las operaciones de IKEA, que implican estimar los productos necesarios para más de 450 tiendas IKEA y plataformas de comercio electrónico a través de 54 mercados.

La implementación del sistema de análisis predictivo basado en IA condujo a una mejora significativa en la precisión de las previsiones de ventas y una reducción en los errores de pronóstico. El sistema puede utilizar hasta 200 fuentes de datos para cada producto para calcular pronósticos y predecir la demanda futura de manera más inteligente y efectiva. Los factores de influencia considerados por el sistema incluyen las preferencias de compra durante los festivales, la influencia de los cambios estacionales en los patrones de compra y las previsiones meteorológicas.

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Los resultados han sido impresionantes. Con la herramienta de Detección de Demanda, IKEA ha logrado un nivel de pronóstico aceptado cercano al 98%, con solo un 2% corregido. Esto es una mejora significativa desde el pronóstico aceptado anterior del 92% y un 8% corregido.

La implementación de IA en la cadena de suministro de IKEA a través de la herramienta de Detección de Demanda muestra el poder transformador de los sistemas avanzados de pronóstico en la mejora de la eficiencia operativa y la satisfacción del cliente.

Elementos de los Costos de Inventario que se Reducen mediante el Pronóstico Avanzado

El pronóstico avanzado reduce principalmente dos elementos de los costos de inventario (figura 1):

Costos de Mantenimiento y Costos por Falta de Stock

1. Costos de Mantenimiento Los costos de mantenimiento, también conocidos como costos de almacenamiento, son los costos asociados con almacenar inventario no vendido. Estos costos pueden ser significativos e incluyen varios componentes:

Costos de Almacenamiento: Esto incluye el costo del espacio de almacén, servicios públicos y seguridad. Cuanto más inventario tenga una empresa, más espacio necesitará para almacenarlo.

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Seguros e Impuestos: Las empresas deben asegurar su inventario contra pérdidas o daños. También pueden tener que pagar impuestos sobre su inventario, dependiendo de las regulaciones locales.

Depreciación: Con el tiempo, algunos tipos de inventarios pueden perder valor. Esto es particularmente cierto para bienes perecederos, artículos estacionales o productos con un ciclo de vida corto.

Costo de Oportunidad: El dinero inmovilizado en inventario podría haberse utilizado para otros fines, como invertir en nuevas oportunidades de negocio o pagar deudas. Esto se conoce como el costo de oportunidad de mantener inventario.

En un balance general, los costos de mantenimiento típicamente aparecen bajo Inventario en la sección de Activos Corrientes. Sin embargo, algunos componentes de los costos de mantenimiento (como depreciación, seguros e impuestos) pueden aparecer bajo diferentes encabezados, como Gastos.

2. Costos por Falta de Stock: Los costos por falta de stock ocurren cuando una empresa se queda sin un artículo en particular y no puede satisfacer la demanda del cliente. Estos costos pueden ser directos o indirectos:

Ventas Perdidas: Si los clientes no pueden encontrar los productos que desean, pueden optar por comprar en otro lugar, lo que conduce a ventas perdidas.

Insatisfacción del Cliente: La falta de stock puede llevar a la insatisfacción del cliente y dañar la reputación de una empresa. Con el tiempo, esto puede resultar en una pérdida de lealtad del cliente y una disminución de las ventas.

Costos de Envío Urgente: En algunos casos, una empresa puede optar por acelerar el envío a su propio costo para cumplir con un pedido de cliente y evitar una falta de stock.

Los costos de falta de stock no suelen aparecer directamente en el balance general. Sin embargo, pueden afectar indirectamente varias áreas de los estados financieros. Por ejemplo, las faltas de stock frecuentes pueden llevar a una disminución de los Ingresos por Ventas. Con el tiempo, esto podría impactar el Ingreso Neto y el patrimonio general de la empresa.

Los sistemas avanzados de pronóstico pueden ayudar a las empresas a optimizar sus niveles de inventario, reduciendo tanto los costos de mantenimiento como los de falta de stock. Al predecir con precisión la demanda, las empresas pueden asegurarse de tener la cantidad justa de inventario - ni demasiado, ni demasiado poco. Esto puede llevar a ahorros de costos, aumento de ventas y mejora de la satisfacción del cliente.

Implementación de Pronósticos Avanzados

La implementación de pronósticos avanzados implica 5 pasos (figura 2):

1. Recolección de Datos: El primer paso para implementar un pronóstico avanzado es recoger datos históricos de ventas, junto con cualquier otro dato relevante como actividades promocionales, indicadores económicos y tendencias del mercado. Con la llegada del big data, las empresas ahora pueden recoger y procesar grandes cantidades de datos en tiempo real. Estos datos pueden provenir de diversas fuentes como registros de transacciones, interacciones con clientes, redes sociales y bases de datos externas. Los datos recogidos se limpian y transforman en un formato adecuado para el análisis.

2. Selección de Modelo: El siguiente paso es elegir un modelo de pronóstico que se ajuste a las necesidades de tu negocio. Esto podría ser un modelo de series de tiempo, un modelo de aprendizaje automático o una combinación de ambos. Los modelos de series de tiempo son técnicas estadísticas que analizan datos recogidos a lo largo del tiempo para identificar tendencias y patrones. Por otro lado, los modelos de aprendizaje automático utilizan algoritmos para aprender de los datos y hacer predicciones o decisiones. La inteligencia artificial (IA) se puede utilizar para automatizar el proceso de selección del modelo, eligiendo el modelo más apropiado basado en las características de los datos.

3. Entrenamiento del Modelo: Una vez que se ha seleccionado un modelo, necesita ser entrenado utilizando los datos históricos. Esto implica ajustar los parámetros del modelo para minimizar la diferencia entre las predicciones del modelo y los valores observados reales. Se pueden utilizar técnicas avanzadas de análisis para optimizar este proceso, asegurando que el modelo capture con precisión los patrones subyacentes en los datos.

4. Pronóstico: Después de que el modelo ha sido entrenado, se puede utilizar para generar pronósticos para períodos futuros. Aquí es donde entra en juego la detección de demanda. La detección de demanda es un método que utiliza el aprendizaje automático y la IA para analizar los datos actuales y predecir la demanda futura. Va más allá de los métodos tradicionales de pronóstico al incorporar datos en tiempo real y predicciones a corto plazo para crear pronósticos más precisos y oportunos.

5. Revisión y Ajuste: El paso final es revisar regularmente la precisión de tus pronósticos y ajustar tu modelo según sea necesario. Este es un proceso continuo, ya que la precisión de los pronósticos puede cambiar con el tiempo debido a cambios en las condiciones del mercado, el comportamiento del cliente y otros factores. Se pueden utilizar análisis avanzados para monitorear el rendimiento del modelo de pronóstico y ajustar según sea necesario.

Siguiendo estos pasos y aprovechando modelos de grandes datos, inteligencia artificial, análisis avanzados y detección de demanda, las empresas pueden implementar sistemas de pronóstico avanzados que mejoran la eficiencia operativa, reducen costos y aumentan la satisfacción del cliente. Estos sistemas proporcionan a las empresas las perspectivas que necesitan para tomar decisiones informadas y mantenerse por delante de la competencia.

Conclusión

El pronóstico avanzado, aprovechando tecnologías y metodologías de vanguardia, ha surgido como una herramienta potente para que las empresas optimicen la gestión de inventarios, reduciendo así costos y mejorando la satisfacción del cliente. Empleando técnicas estadísticas complejas, análisis avanzados, modelos de grandes datos e inteligencia artificial, el pronóstico avanzado trasciende los métodos tradicionales, permitiendo a las empresas predecir tendencias y comportamientos futuros con mayor precisión.

El caso de la implementación por parte de IKEA de la herramienta basada en IA "Detección de Demanda" ejemplifica el poder transformador del pronóstico avanzado. Condujo a mejoras significativas en la precisión del pronóstico de ventas, reducción de errores de pronóstico y optimización de los niveles de inventario, demostrando el potencial de tales sistemas en la mejora de la eficiencia operativa y la satisfacción del cliente.

El pronóstico avanzado reduce principalmente dos elementos de los costos de inventario: los costos de mantenimiento y los costos de agotamiento de stock. Al predecir la demanda con precisión, las empresas pueden asegurar niveles óptimos de inventario, lo que lleva a ahorros de costos, aumento de ventas y mejora de la satisfacción del cliente.

La implementación de pronósticos avanzados implica pasos como la recolección de datos, selección de modelos, entrenamiento del modelo, pronóstico, y revisión regular y ajuste del modelo. Siguiendo estos pasos y aprovechando modelos de grandes datos, inteligencia artificial, análisis avanzados y detección de demanda, las empresas pueden implementar sistemas de pronósticos avanzados que les proporcionen las perspectivas que necesitan para tomar decisiones informadas y mantenerse por delante de la competencia.

El pronóstico avanzado es un enfoque estratégico que no solo permite a las empresas predecir el futuro sino también darle forma, lo que lleva a un aumento de la rentabilidad y competitividad en el panorama empresarial impulsado por datos de hoy.